Scrapy框架学习(1)

本文介绍Scrapy爬虫框架的安装步骤及基本使用方法,包括在Windows和Linux系统下的安装流程,创建项目和爬虫的具体命令,定义Item以存储爬取数据的方式,以及如何运行爬虫。

Scrapy框架官方网址:http://doc.scrapy.org/en/latest

安装

Windows 安装方式
• Python 2 / 3
• 升级pip版本:pip install –upgrade pip
• 通过pip 安装 Scrapy 框架pip install Scrapy
若出现报错ImportError: No module named win32api,需要pip install pypiwin32
Linux安装
• Python 2 / 3
• 安装非Python的依赖 sudo apt-get install python-dev python-pip libxml2-dev libxslt1-dev zlib1g-dev libffi-dev libssl-dev
• 通过pip 安装 Scrapy 框架 sudo pip install scrapy

创建项目

进入您打算存储代码的目录中,运行下列命令:

scrapy startproject tutorial

创建spider

进入spider目录输入以下命令:

scrapy genspider baidu www.baidu.com

定义Item

根据需要从目标网页获取到的数据对item进行建模:

import scrapy
class MyItem(scrapy.Item):
    title = scrapy.Field()
    link = scrapy.Field()
    desc = scrapy.Field()

运行爬虫

在爬虫目录下新建manage.py

from scrapy import cmdline
cmdline.execute('scrapy crawl baidu'.split())
(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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